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Anthropic官宣PTC突破,中国开发者一年前就实现了

2025-12-04 03:44:43
来源:

猫眼电影

作者:

王曼

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  猫眼电影记者 刘振宏 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

新智元报道

编辑:LRST

【新智元导读】Anthropic发布了Programmatic Tool Calling(PTC)特性,让Claude通过代码编排工具执行,降低token消耗、减少延迟并提升准确性。不过,国产minion框架从一开始就采用类似架构,其LLM规划决策,代码环境执行,仅返回最终结果。相比PTC需显式启用,minion将此作为基础架构,还支持Python生态、状态管理、错误处理等功能,在实际应用中展现出更高的效率和灵活性。

2025年11月24日,Anthropic正式发布了Programmatic Tool Calling (PTC)特性,允许Claude通过代码而非单次API调用来编排工具执行。

这一创新被认为是Agent开发的重要突破,能够显著降低token消耗、减少延迟并提升准确性。

然而,Minion框架的创建者最近分享了一个有趣的事实:Minion从一开始就采用了这种架构理念。

代码链接:https://github.com/femto/minion

在PTC概念被正式提出之前,minion已经在生产环境中证明了这种方法的价值。

PTC解决了什么问题?

Anthropic在博文中指出了传统Tool Calling的两个核心问题:

1. Context污染问题

传统方式中,每次工具调用的结果都会返回到LLM的context中。例如分析一个10MB的日志文件时,整个文件内容会进入context window,即使LLM只需要错误频率的摘要。

2. 推理开销与手动综合

每次工具调用都需要一次完整的模型推理。LLM必须「眼球式」地解析数据、提取相关信息、推理片段如何组合,然后决定下一步——这个过程既缓慢又容易出错。

Minion的解决方案

天然的PTC架构

Minion框架从设计之初就采用了一种根本不同的架构:LLM专注于规划和决策,具体执行交给代码环境。

这正是PTC想要实现的效果,但minion将其作为基础架构而非可选特性。

实际案例对比

Anthropic博文中的预算合规检查示例。

任务:找出Q3差旅超预算的团队成员

传统Tool Calling方式:

获取团队成员 → 20人

为每人获取Q3费用 → 20次工具调用,每次返回50-100条费用明细

获取各级别预算限额

所有数据进入context:2000+条费用记录(50KB+)

LLM手动汇总每人费用、查找预算、比较超支情况

使用PTC后:

Claude写一段Python脚本编排整个流程

脚本在Code Execution环境运行

LLM只看到最终结果:2-3个超支人员

在Minion中,这种模式是默认行为,llm会生成代码:

关键区别在于,Minion是框架的核心设计,所有复杂任务都这样处理;

而PTC需要显式启用,存在多重架构限制:

必须显式标记哪些工具允许programmatic调用(allowed_callers配置)

运行在受限的Claude容器环境中,无法自由安装任意包

文件需要通过额外的Files API上传(单文件最大500MB限制)

工具必须在容器4.5分钟不活动超时前返回结果

Web工具、MCP工具无法通过programmatic方式调用

Minion的优势

更进一步

Minion不仅实现了PTC的核心理念,还提供了新万博体育:优势:

完整的Python生态系统

Minion中的代码执行环境拥有完整的Python生态访问权:

状态管理和持久化

Minion天然支持复杂的状态管理:

错误处理和重试逻辑

在代码中显式处理各种边界情况:

并行和异步操作

充分利用Python的异步能力:

性能数据对比

根据Anthropic的内部测试,PTC带来了显著改进:

Token节省:复杂研究任务从43,588降至27,297 tokens(减少37%)

延迟降低:消除了多次模型推理往返

准确率提升:

内部知识检索:25.6% → 28.5%

GIA基准测试:46.5% → 51.2%

在minion的生产使用中,能观察到类似甚至更好的指标,因为:

更少的模型调用:LLM只在规划阶段和最终总结时参与

更高效的资源利用:本地数据处理不消耗API tokens

更可预测的性能:代码执行路径明确,减少了LLM的不确定性

架构哲学

谁应该做什么?

Minion的设计基于一个核心信念:

LLM擅长理解、规划和推理;Python擅长执行、处理和转换。

这种职责分离带来了清晰的架构:

这不仅仅是优化,而是一种架构级别的重新思考。

Tool Search Tool

Minion的动态工具发现

Anthropic的另一个新特性是Tool Search Tool,解决大型工具库的context消耗问题。Minion在这方面也有相应的机制:

分层工具暴露

向量搜索工具发现

实际应用

Minion在生产环境

Minion框架已经在多个实际场景中证明了这种架构的价值:

案例1:大规模数据分析

金融科技公司使用minion分析数百万条交易记录,寻找异常模式:

结果:

处理100万条记录

LLM仅消耗~5K tokens(传统方式需要500K+)

端到端延迟:30秒(vs 传统方式的5分钟+)

案例2:多源数据整合

SaaS公司使用minion整合来自多个API的客户数据:

案例3:自动化工作流

DevOps团队使用minion自动化复杂的部署流程:

超越PTC

Minion的未来方向

虽然PTC是一个重要的进步,但minion的架构设计让我们能够探索新万博体育:可能性:

混合推理模式

在一个会话中智能切换:

增量计算和缓存

智能重用中间结果:

多模型协作

不同模型处理不同阶段:

开源的力量

社区驱动的创新

Minion作为开源项目(300+ GitHub stars),其发展得益于社区的贡献和反馈。这种开放性带来了:

快速迭代:社区发现问题和用例,推动快速改进

多样化应用:用户在我们未曾想象的场景中使用minion

相比之下,PTC虽然强大,但:

需要显式配置(allowed_callers,defer_loading等)

依赖特定的API版本和beta功能

与Claude的生态系统紧密耦合

Minion的设计原则是provider-agnostic——你可以用任何LLM后端(Claude, GPT-4, 开源模型),架构优势依然存在。

技术细节

实现对比

深入比较实现细节。

PTC的实现方式

Minion的实现方式

关键区别:

PTC:工具调用通过特殊的API机制,有caller/callee关系

Minion:工具就是普通的Python async函数,LLM生成标准代码

为什么这个架构如此重要?

随着AI Agent向生产环境发展,业界面临的核心挑战是:

规模:处理百万级数据,不能全塞进context

可靠性:生产系统需要确定性的错误处理

成本:token消耗直接影响商业可行性

性能:用户体验需要亚秒级响应

传统的单次工具调用模式在这些维度上都遇到瓶颈。代码编排模式(无论是PTC还是minion)提供了突破:

支持多种LLM后端(Claude, GPT-4, 开源模型);

灵活的部署选项(云端、本地、混合);

丰富的Python生态系统集成。

结论

架构的必然收敛

Anthropic推出PTC不是偶然——这是agent架构演进的必然方向。当你需要构建能处理复杂任务、大规模数据、多步骤流程的生产级agent时,你会自然而然地得出这样的结论:

LLM应该专注于它擅长的(理解和规划),让代码处理它擅长的(执行和转换)。

Minion从一开始就拥抱了这个理念,并将继续推动这个方向:

?今天:完整的PTC式架构,生产环境验证

明天:更智能的工具发现、更高效的状态管理

未来:混合推理、增量计算、多模型协作

视频演示

作者信息

郑炳南,毕业于复旦大学物理系。拥有20多年软件开发经验,具有丰富的传统软件开发以及人工智能开发经验,是开源社区的活跃贡献者,参与贡献metagpt、huggingface项目smolagents、mem0、crystal等项目,为ICLR 2025 oral paper《AFlow: Automating Agentic Workflow Generation》的作者之一。

参考资料:

https://github.com/femto/minion

https://github.com/femto/minion/blob/main/docs/advanced_tool_use.md

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责编:李湘林

审核:谢宗来

责编:克里斯-约翰逊

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